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💻 ciência da computação

Generative-AI Rewriting and the Robustness of Health Misinformation Detection: A Cross-Dataset Evaluation of Failure Mechanisms and Mitigation

Este estudo demonstra que a reescrita por IA Generativa degrada significativamente o desempenho de detectores de desinformação de saúde ao induzir modos de falha específicos do conjunto de dados, embora o treinamento consciente da transformação possa restaurar parcialmente a robustez dentro do mesmo domínio sem generalizar consistentemente para diferentes conjuntos de dados.

MKULULI SIKOSANA2026-10-28
💻 ciência da computação

A Drift-Aware Continuous Hybrid Learning Framework for Adaptive and Robust Stock Trading

Este artigo introduz o DACH-DDPG, um framework de aprendizado híbrido contínuo consciente de deriva que combina SVM e XGBoost para a geração adaptativa de sinais com um agente DDPG para decisões de negociação sequenciais, abordando eficazmente a não estacionariedade do mercado por meio da adaptação do modelo disparada pelo desempenho para alcançar retornos ajustados ao risco superiores.

Annalakshmi N, S Thangapriya2026-10-28
💻 ciência da computação

An Intelligent Ultrasound Image–Based Deep Learning Framework for Early Breast Cancer Diagnosis Using Transposed Self-Attention and Optimized Spiking Neural Networks

Este artigo propõe o framework EWGF-CTSA-OSN, que integra filtragem guiada por peso de entropia, autoatenção transposta convolucional e uma rede neural de picos otimizada para alcançar o diagnóstico precoce de câncer de mama altamente preciso a partir de imagens de ultrassom, suprimindo efetivamente o ruído, capturando características multiescala e ajustando parâmetros via algoritmo de Otimização de Besouro de Dung.

Chalamala Harika Divya, M Vamsikrishna2026-10-28
💻 ciência da computação

Benchmarking Individual and Ensemble XAI Methods for Arabic Transformer-Based Text Classification

Este artigo apresenta um benchmark abrangente de métodos de IA explicável individuais e em conjunto para classificação de textos baseados em transformers para o árabe, revelando que, embora o ensembling seletivo ofereça melhorias modestas na fidelidade centrada no modelo, ele não aumenta significativamente a plausibilidade centrada no humano, juntamente com a introdução de um método de seleção de justificativas automatizado e de baixo custo.

Youssef Chafiqui, Houda Anoun2026-10-28
💻 ciência da computação

A SHAP-Guided Retrieval-Augmented Generation Framework for Predictive Maintenance Decision Support

Este artigo propõe uma estrutura de prova de conceito que integra explicações de modelos baseadas em SHAP com Geração Aumentada por Recuperação (RAG) para transformar previsões de falhas de manutenção preditiva em recomendações de manutenção acionáveis, interpretáveis e específicas para cada caso, ao recuperar conhecimento relevante com base nos fatores dominantes de falha.

AHMED AIT HADJ IAICH, Smail ZAKI, Mohamed ABOUSSALEH2026-10-28
💻 ciência da computação

Explainable Machine Learning for 30-Day Hospital Readmission Risk Prediction in Patients with Diabetes: A Comparative Analysis of Model Performance and Algorithmic Fairness

Este artigo propõe uma estrutura de aprendizado de máquina explicável para prever os riscos de readmissão hospitalar em 30 dias para pacientes diabéticos, visando fornecer aos hospitais uma ferramenta assistiva justa e precisa para identificar indivíduos de alto risco, garantindo simultaneamente a transparência algorítmica e a equidade.

Zisheng Liang2026-10-28
💻 ciência da computação

Quantitative Patterns in Trust-Related Machine-Learning Research Across Security, Biometrics, Robotics, Supply Chains, and Decision Analytics

Este artigo apresenta uma análise de conteúdo quantitativa reprodutível de 69 registros acadêmicos publicados entre 1992 e 2026, caracterizando a distribuição e os padrões estruturais da pesquisa de confiança em aprendizado de máquina através de seis domínios, incluindo segurança, biometria, robótica e cadeias de suprimentos, ao mesmo tempo em que demonstra que os títulos bibliográficos alinham-se apenas fracamente com as categorias de aplicação codificadas manualmente.

Lucien beyli2026-10-28
💻 ciência da computação

Citation Receipts: Auditing Retrieval-Backed Citation Events in Digital Libraries

Este artigo apresenta o Protocolo de Recibo de Citação (CRP), um sistema que gera registros auditáveis e assinados criptograficamente de recuperações de fontes autenticadas para permitir que bibliotecas digitais verifiquem eventos de citação específicos por meio de verificações amostrais, enquanto reconhece explicitamente suas limitações em certificar a completude global ou a validade semântica da citação.

Kumar Abhinav2026-10-28
💻 ciência da computação

A Multi-Seed Evaluation of Explanation Faithfulness and Stability under Adversarial Evasion in IoT/IIoT Intrusion Detection

Este artigo apresenta uma avaliação controlada de múltiplas sementes demonstrando que, embora o treinamento adversarial melhore significativamente a robustez dos modelos de detecção de intrusão em IoT/IIoT contra ataques PGD nos benchmarks ToN-IoT e Edge-IIoTset, isso ocorre ao custo de uma redução na acurácia limpa e de uma estabilidade de explicação variável dependendo do conjunto de dados e do explicador utilizado.

S. M. Nihal Ahmed, Afrim Hossen Khan, Sabikun Nahar Sinthia2026-10-28
💻 ciência da computação

Machine Learning Prediction of Undergraduate Academic Performance for Early Identification of At-Risk Students: Evidence from Nnamdi Azikiwe University

Este estudo demonstra que modelos de aprendizado de máquina, particularmente Máquinas de Vetores de Suporte, podem prever eficazmente o risco acadêmico de estudantes de graduação na Universidade Nnamdi Azikiwe utilizando registros rotineiros, como o GPA do primeiro semestre e disciplinas de dependência, permitindo, assim, intervenções oportunas para alunos em risco.

Chinenye Amaonye, Judith Nneka OKAFOR, Samuel Oweh Abang, Ngozi Eucharia Anyikwa, Juliana Uzonna UMEOZOR2026-10-28